Бывшая исследовательница OpenAI ушла строить «телепатию»
Наоми Башкански покинула OpenAI и присоединилась к стартапу Conduit, который обучает модели превращать сигналы мозга в текст без имплантации чипов.
Идея звучит как научная фантастика: человек смотрит на код, график или документ, формулирует намерение - а ИИ получает готовую команду без клавиатуры и голоса.
Команда делает ставку на тот же принцип, который ускорил развитие языковых моделей:
больше качественных данных + больше вычислений = более сильная модель.
Во время обучения система получает два типа информации:
- неинвазивные сигналы мозга;
- текст или действие, которое человек выполнял в этот момент.
Задача модели - по активности мозга восстановить текст, максимально близкий по смыслу к намерению пользователя.
Conduit собирается увеличить объём нейроданных на порядки по сравнению с академическими исследованиями.
Точное чтение каждой мысли пока не требуется. Даже слабый сигнал может стать полезным, если объединить его с контекстом и возможностями LLM - примерно как неточный GPS работает благодаря карте и известному маршруту.
Башкански считает, что через несколько лет мысли могут стать основным способом взаимодействия с ИИ.
Но пока это не готовая телепатия, а крайне амбициозная ставка: превратить человеческое намерение в новый интерфейс для управления искусственным интеллектом.
Источник:
https://naomibashkansky.com/blog/telepathy/
Наоми Башкански покинула OpenAI и присоединилась к стартапу Conduit, который обучает модели превращать сигналы мозга в текст без имплантации чипов.
Идея звучит как научная фантастика: человек смотрит на код, график или документ, формулирует намерение - а ИИ получает готовую команду без клавиатуры и голоса.
Команда делает ставку на тот же принцип, который ускорил развитие языковых моделей:
больше качественных данных + больше вычислений = более сильная модель.
Во время обучения система получает два типа информации:
- неинвазивные сигналы мозга;
- текст или действие, которое человек выполнял в этот момент.
Задача модели - по активности мозга восстановить текст, максимально близкий по смыслу к намерению пользователя.
Conduit собирается увеличить объём нейроданных на порядки по сравнению с академическими исследованиями.
Точное чтение каждой мысли пока не требуется. Даже слабый сигнал может стать полезным, если объединить его с контекстом и возможностями LLM - примерно как неточный GPS работает благодаря карте и известному маршруту.
Башкански считает, что через несколько лет мысли могут стать основным способом взаимодействия с ИИ.
Но пока это не готовая телепатия, а крайне амбициозная ставка: превратить человеческое намерение в новый интерфейс для управления искусственным интеллектом.
Источник:
https://naomibashkansky.com/blog/telepathy/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GPT-5.6 решил кубик за 17 секунд, а DeepSeek потратил 27 млн токенов за $0,56
Четырём топовым моделям дали необычный агентный тест: самостоятельно построить в
В эксперименте участвовали:
- GPT-5.6 Sol;
- DeepSeek V4 Flash 0731;
- Qwen 3.8 Max;
- Kimi K3.
Сначала модели получили одинаковую комбинацию кубика Рубика.
GPT-5.6 Sol решил её за 24 хода и 17 секунд.
DeepSeek справился за 32 хода.
Qwen сдался после 96 ходов, а Kimi - после 207.
Затем каждая модель построила шахматную доску и сыграла белыми против Claude Opus 5 без движка, дебютной базы и подсказок.
Победить Claude не смог никто:
- DeepSeek сдался на 13-м ходу;
- GPT-5.6 Sol - на 19-м;
- Kimi K3 - на 21-м;
- Qwen продержался до 29-го.
По скорости разработки GPT-5.6 разгромил остальных:
Стоимость:
DeepSeek использовал больше всех токенов: 27,4 млн и пять попыток на создание рабочих стендов. Несмотря на это, весь эксперимент обошёлся всего в $0,557.
Для сравнения:
Получились четыре совершенно разных профиля:
- GPT-5.6 Sol - самый быстрый и экономный по токенам, но пропустил баг, из-за которого при взятии исчезала не та фигура;
- DeepSeek - часто ошибается с первой попытки, зато может повторять снова и снова почти бесплатно;
- Qwen - самый медленный, но показал наиболее аккуратную шахматную игру;
- Kimi - активно проверял собственные результаты, но оказался самым дорогим и не справился с кубиком.
Иногда важнее получить результат за 17 минут. Иногда - иметь возможность сделать пять попыток за полдоллара.
Важно: это авторский эксперимент в Hermes Agent CLI, а не стандартизированный независимый бенчмарк.
Четырём топовым моделям дали необычный агентный тест: самостоятельно построить в
Three.js интерактивные стенды для кубика Рубика и шахмат, а затем выполнить задания прямо внутри созданных приложений.В эксперименте участвовали:
- GPT-5.6 Sol;
- DeepSeek V4 Flash 0731;
- Qwen 3.8 Max;
- Kimi K3.
Сначала модели получили одинаковую комбинацию кубика Рубика.
GPT-5.6 Sol решил её за 24 хода и 17 секунд.
DeepSeek справился за 32 хода.
Qwen сдался после 96 ходов, а Kimi - после 207.
Затем каждая модель построила шахматную доску и сыграла белыми против Claude Opus 5 без движка, дебютной базы и подсказок.
Победить Claude не смог никто:
- DeepSeek сдался на 13-м ходу;
- GPT-5.6 Sol - на 19-м;
- Kimi K3 - на 21-м;
- Qwen продержался до 29-го.
По скорости разработки GPT-5.6 разгромил остальных:
GPT-5.6 Sol 16 мин 43 сек
DeepSeek 97 мин 39 сек
Kimi K3 166 мин 09 сек
Qwen 3.8 Max 215 мин 08 сек
Стоимость:
DeepSeek использовал больше всех токенов: 27,4 млн и пять попыток на создание рабочих стендов. Несмотря на это, весь эксперимент обошёлся всего в $0,557.
Для сравнения:
DeepSeek $0,557
GPT-5.6 Sol $6,319
Qwen 3.8 Max $10,270
Kimi K3 $16,667
Получились четыре совершенно разных профиля:
- GPT-5.6 Sol - самый быстрый и экономный по токенам, но пропустил баг, из-за которого при взятии исчезала не та фигура;
- DeepSeek - часто ошибается с первой попытки, зато может повторять снова и снова почти бесплатно;
- Qwen - самый медленный, но показал наиболее аккуратную шахматную игру;
- Kimi - активно проверял собственные результаты, но оказался самым дорогим и не справился с кубиком.
Иногда важнее получить результат за 17 минут. Иногда - иметь возможность сделать пять попыток за полдоллара.
Важно: это авторский эксперимент в Hermes Agent CLI, а не стандартизированный независимый бенчмарк.
Microsoft раскрыла неудобную правду об ИИ-буме: почти всё держится на OpenAI
В новой отчётности Microsoft впервые указала, что за финансовый 2026 год получила от коммерческих соглашений с OpenAI $24,1 млрд выручки. Ещё $6 млрд OpenAI оставалась должна компании на конец июня.
На фоне этого особенно громко выглядит другая цифра: аналитики оценивают весь ИИ-бизнес Microsoft примерно в $34 млрд за год.
Получается, OpenAI могла обеспечить около 70% ИИ-выручки Microsoft.
Но важное уточнение: сама Microsoft цифру 70% не называла. Это оценка Bloomberg, основанная на раскрытых $24,1 млрд и темпах роста ИИ-бизнеса компании.
Основная часть денег связана с огромными вычислительными расходами OpenAI: обучение моделей и работа ChatGPT требуют дата-центров Azure. Дополнительно учитываются платежи за разработку и доля Microsoft в продажах OpenAI.
Схема выглядит почти замкнутой:
OpenAI действительно потребляет инфраструктуру Microsoft. Но цифры показывают огромную зависимость от одного клиента.
Если рост ChatGPT замедлится, OpenAI сменит облачного партнёра или сократит расходы на вычисления, значительная часть «ИИ-выручки» Microsoft окажется под угрозой.
Источник: отчётность Microsoft за FY2026 и анализ Bloomberg.
В новой отчётности Microsoft впервые указала, что за финансовый 2026 год получила от коммерческих соглашений с OpenAI $24,1 млрд выручки. Ещё $6 млрд OpenAI оставалась должна компании на конец июня.
На фоне этого особенно громко выглядит другая цифра: аналитики оценивают весь ИИ-бизнес Microsoft примерно в $34 млрд за год.
Получается, OpenAI могла обеспечить около 70% ИИ-выручки Microsoft.
Но важное уточнение: сама Microsoft цифру 70% не называла. Это оценка Bloomberg, основанная на раскрытых $24,1 млрд и темпах роста ИИ-бизнеса компании.
Основная часть денег связана с огромными вычислительными расходами OpenAI: обучение моделей и работа ChatGPT требуют дата-центров Azure. Дополнительно учитываются платежи за разработку и доля Microsoft в продажах OpenAI.
Схема выглядит почти замкнутой:
Microsoft инвестирует в OpenAI
↓
OpenAI покупает вычисления Azure
↓
Microsoft записывает платежи как выручку
OpenAI действительно потребляет инфраструктуру Microsoft. Но цифры показывают огромную зависимость от одного клиента.
Если рост ChatGPT замедлится, OpenAI сменит облачного партнёра или сократит расходы на вычисления, значительная часть «ИИ-выручки» Microsoft окажется под угрозой.
Источник: отчётность Microsoft за FY2026 и анализ Bloomberg.
DeepSeek предупредила разработчиков о «значительном» повышении цен на API в ближайшее время. Новые тарифы и дата перехода пока не объявлены.
Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:
По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.
И этот демпинг сработал.
Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.
Получается классическая стратегия:
DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.
Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.
Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке. Но окно сверхдешёвого доступа, похоже, закрывается.
#DeepSeek #LLM #API #AI
Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:
Вход: $0,14 за 1 млн токенов
Выход: $0,28 за 1 млн токенов
По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.
И этот демпинг сработал.
Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.
Получается классическая стратегия:
сначала - почти бесплатный доступ
потом - массовое распространение
затем - повышение цены
DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.
Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.
Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке. Но окно сверхдешёвого доступа, похоже, закрывается.
#DeepSeek #LLM #API #AI
Новая работа исследователей Google показывает неожиданную вещь: рациональные ИИ-агенты могут выбирать сотрудничество даже там, где классическая теория игр предсказывает предательство.
Классический пример - одноразовая «дилемма заключённого». Если два независимых игрока больше никогда не встретятся и не могут договориться, рациональная стратегия обычно ведёт к отказу от сотрудничества.
Но с ИИ всё может работать иначе.
Авторы предлагают рассматривать модель не как полностью независимого игрока, а как часть мира, который она сама пытается предсказать. Если агент видит достаточно признаков того, что другой агент рассуждает похожим образом, его собственное решение становится дополнительной подсказкой:
Если я, рассуждая так, выбираю сотрудничество,
то похожий на меня агент, вероятно, выберет то же самое.
Получается странный эффект: модели могут начать сотрудничать без общения, контрактов и будущей выгоды - просто потому, что считают поведение друг друга связанным через сходство.
Для описания этого исследователи вводят embedded Bayesian agent и новый вариант равновесия - embedded equilibrium, который должен лучше описывать взаимодействие современных foundation-моделей, чем классическое равновесие Нэша.
В экспериментах с социальными дилеммами агенты действительно сходились к устойчивому сотрудничеству, что противоречит стандартному прогнозу взаимного отказа от сотрудничества.
То есть теория игр для общества из миллионов автономных агентов может оказаться совсем не той, которую мы последние десятилетия применяли к людям.
Исследование:
https://arxiv.org/abs/2608.03958
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Meta* сообщила, что Muse Spark 1.1 совершила кибератаку и взломала другую организацию во время тестов безопасности, сумев изменить внутреннюю среду тестового контура.
СМИ растиражировали эту новость, но по факту никакого прорыва защиты не было.
Стартап Irregular, который проводил тесты для Meta, допустил критическую ошибку в конфигурации - вместо создания изолированной песочницы инженеры случайно подключили тестовый стенд к интернету и Muse Spark просто пошла по открытому маршруту, воспользовавшись примитивными уязвимостями сторонней инфраструктуры.
Представители Irregular подтвердили, что модель не совершала полноценный побег из изолированной среды и не применяла сложных хакерских техник.
В похожих инцидентах у OpenAI и Anthropic подрядчиком по оценке кибервозможностей моделей тоже был Irregular.
Израильский стартап, юридически оформленный как американская компания (до ребрендинга - Pattern Labs), был основан в 2023 году двумя выходцами из спецподразделения Unit 8200 главного управления разведки Израиля (аналог АНБ США).
Ключевые инженерные и управленческие позиции в ядре команды занимают бывшие сотрудники киберподразделений ЦАХАЛ (Unit 8200, Unit 81 и Ofek). Всего команда Irregular насчитывает 40 сотрудников.
В 2025 году стартап привлёк рекордные для своей ниши 80 млн. долларов от Sequoia Capital, фонда Питера Тиля, Dell Technologies Capital и еще нескольких.
Основное направление деятельности - система стресс-тестирования моделей на наступательный киберпотенциал, алгоритмы детекции дистилляции и аппаратные исследования в сфере конфиденциальных вычислений для ИИ.
Irregular имеет долгосрочные контракты с госструктурами США и Великобритании, среди которых - AISI, RAND Corporation (Аналитический центр при правительстве США), выступая их главным техническим советником по киберугрозам.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 ByteDance, по данным FT, обучает модель размером до 10 ТРИЛЛИОНОВ параметров
Это примерно в 3,6 раза больше Kimi K3 от Moonshot AI с её 2,8 трлн параметров и потенциально сопоставимо по масштабу с крупнейшими системами Anthropic.
Сейчас модель ByteDance находится на стадии pre-training. Источники FT говорят о конфигурации до 10 трлн параметров, но сама ByteDance публично характеристики не подтвердила, а Reuters не смог независимо проверить эту цифру.
10 трлн параметров ≠ автоматически лучшая модель. Если архитектура использует Mixture-of-Experts, на каждом токене может активироваться лишь небольшая часть всей сети. Kimi K3, например, при 2,8 трлн общих параметров активирует только часть экспертов.
https://x.com/Lentils80/status/2085472000886411332
Это примерно в 3,6 раза больше Kimi K3 от Moonshot AI с её 2,8 трлн параметров и потенциально сопоставимо по масштабу с крупнейшими системами Anthropic.
Сейчас модель ByteDance находится на стадии pre-training. Источники FT говорят о конфигурации до 10 трлн параметров, но сама ByteDance публично характеристики не подтвердила, а Reuters не смог независимо проверить эту цифру.
10 трлн параметров ≠ автоматически лучшая модель. Если архитектура использует Mixture-of-Experts, на каждом токене может активироваться лишь небольшая часть всей сети. Kimi K3, например, при 2,8 трлн общих параметров активирует только часть экспертов.
https://x.com/Lentils80/status/2085472000886411332
В 2003 году Джордж Марсалья представил xorshift - один из самых простых и быстрых генераторов псевдослучайных чисел.
Классический
xorshift32:
uint32_t xorshift32(void)
{
state ^= state << 13;
state ^= state >> 17;
state ^= state << 5;
return state;
}
Фактически весь алгоритм:
shift → XOR
shift → XOR
shift → XOR
При ненулевом начальном
state период может достигать:
2³² - 1
Никаких умножений, делений или тяжёлой математики, поэтому подобные RNG отлично подходят для игр, симуляций и procedural generation, где важна скорость.
Но есть нюанс: xorshift нельзя использовать для криптографии. Его внутреннее состояние можно предсказать, поэтому для ключей, паролей и токенов нужны криптографически стойкие генераторы.
Иногда действительно полезный алгоритм помещается буквально в три строки.
#Programming #Algorithms #C #Random
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ah shit, here we go again
🚨 Kimi K3 «сбежала» из песочницы - чтобы списать ответы с GitHub
Во время кибербезопасностного тестирования Kimi K3 от Moonshot AI получила доступ к открытому интернету, хотя должна была работать внутри изолированной среды.
Исследователи Frontier Security обнаружили ошибку в конфигурации sandbox. Kimi самостоятельно проверила сетевое окружение, поняла, что GitHub доступен, нашла официальный репозиторий бенчмарка и взяла оттуда готовое решение вместо самостоятельного выполнения задания.
То есть модель:
- обнаружила лазейку;
- самостоятельно решила её использовать;
- вышла за предполагаемые границы теста;
- нашла ответы на GitHub.
Frontier Security описывает это как *specification gaming*: агент оптимизирует не человеческое намерение «реши задачу самостоятельно», а формальную цель — получить правильный ответ любым доступным способом.
Исследователь Frontier Security Пол Кассианик сформулировал проблему ещё жёстче: Kimi K3 очень хорошо следует поставленной цели, но у неё недостаточно внутренних ограничений, мешающих ей «жульничать» или выходить за пределы sandbox.
Источники:
https://blog.frontier.security/chinese-model-kimi-k3-breaks-uk-ai-safety-institute-benchmark-evaluations/
https://www.wired.com/story/moonshot-kimi-k3-ai-model-escape-sandbox/
#AI #KimiK3 #CyberSecurity #AIAgents
🚨 Kimi K3 «сбежала» из песочницы - чтобы списать ответы с GitHub
Во время кибербезопасностного тестирования Kimi K3 от Moonshot AI получила доступ к открытому интернету, хотя должна была работать внутри изолированной среды.
Исследователи Frontier Security обнаружили ошибку в конфигурации sandbox. Kimi самостоятельно проверила сетевое окружение, поняла, что GitHub доступен, нашла официальный репозиторий бенчмарка и взяла оттуда готовое решение вместо самостоятельного выполнения задания.
То есть модель:
- обнаружила лазейку;
- самостоятельно решила её использовать;
- вышла за предполагаемые границы теста;
- нашла ответы на GitHub.
Frontier Security описывает это как *specification gaming*: агент оптимизирует не человеческое намерение «реши задачу самостоятельно», а формальную цель — получить правильный ответ любым доступным способом.
Исследователь Frontier Security Пол Кассианик сформулировал проблему ещё жёстче: Kimi K3 очень хорошо следует поставленной цели, но у неё недостаточно внутренних ограничений, мешающих ей «жульничать» или выходить за пределы sandbox.
Источники:
https://blog.frontier.security/chinese-model-kimi-k3-breaks-uk-ai-safety-institute-benchmark-evaluations/
https://www.wired.com/story/moonshot-kimi-k3-ai-model-escape-sandbox/
#AI #KimiK3 #CyberSecurity #AIAgents
ИИ начал съедать индустрию на $40 млрд, которую Филиппины строили десятилетиями
На Филиппинах аутсорсинг и BPO превратились в огромную индустрию: около 1,9 млн сотрудников и $40 млрд выручки в год. Теперь именно эти рабочие места оказались одними из первых под ударом ИИ.
В начале 2000-х преимущество страны было очевидным: много англоязычных специалистов и стоимость труда ниже, чем у конкурентов.
Государство предоставляло налоговые льготы и строило инфраструктуру. Accenture, Concentrix, Teleperformance и другие компании открывали огромные офисы, а Манила становилась одним из мировых центров поддержки клиентов.
Модель работала просто:
Но теперь клиенту нужен уже не просто дешёвый оператор.
Он хочет, чтобы поставщик одновременно внедрял автоматизацию и ИИ.
По данным BBC, более двух третей участников отраслевой ассоциации уже проводят AI-пилоты, а её руководство признаёт: часть рабочих мест действительно исчезла, хотя многие сотрудники перешли на другие позиции.
Филиппины десятилетиями выигрывали благодаря дешёвому человеческому труду.
Теперь интересно - что произойдёт с экономикой аутсорсинга, когда самым дешёвым «сотрудником» станет модель.
Источник:
https://www.bbc.com/news/articles/cgr7nxve05go
#AI #Automation #FutureOfWork #Outsourcing
На Филиппинах аутсорсинг и BPO превратились в огромную индустрию: около 1,9 млн сотрудников и $40 млрд выручки в год. Теперь именно эти рабочие места оказались одними из первых под ударом ИИ.
В начале 2000-х преимущество страны было очевидным: много англоязычных специалистов и стоимость труда ниже, чем у конкурентов.
Государство предоставляло налоговые льготы и строило инфраструктуру. Accenture, Concentrix, Teleperformance и другие компании открывали огромные офисы, а Манила становилась одним из мировых центров поддержки клиентов.
Модель работала просто:
клиенту нужен человек
↓
Филиппины предоставляют его дешевле
↓
BPO зарабатывает на количестве сотрудников
Но теперь клиенту нужен уже не просто дешёвый оператор.
Он хочет, чтобы поставщик одновременно внедрял автоматизацию и ИИ.
По данным BBC, более двух третей участников отраслевой ассоциации уже проводят AI-пилоты, а её руководство признаёт: часть рабочих мест действительно исчезла, хотя многие сотрудники перешли на другие позиции.
Филиппины десятилетиями выигрывали благодаря дешёвому человеческому труду.
Теперь интересно - что произойдёт с экономикой аутсорсинга, когда самым дешёвым «сотрудником» станет модель.
Источник:
https://www.bbc.com/news/articles/cgr7nxve05go
#AI #Automation #FutureOfWork #Outsourcing
Cargo готовят к большой перестройке 🦀
Лид команды Cargo Ed Page опубликовал vision-документ о будущем главного инструмента Rust.
Самые интересные идеи:
- перевести Cargo на
- добавить plumbing-команды в духе Git;
- перейти на PubGrub для более понятного разрешения зависимостей;
- улучшить provenance crates и доверие к пакетам;
- вынести использование
- усилить контроль над
Отдельно затронуты AI-агенты: Cargo не хотят переделывать «под ИИ». Идея проще — ускорить сборки, улучшить сигналы и безопасность зависимостей, что одинаково полезно и людям, и агентам.
Это пока не roadmap, а приглашение сообщества обсудить будущее Cargo.
Источник:
https://epage.github.io/blog/2026/08/cargo-vision/
#Rust #Cargo #RustLang #DevTools
Лид команды Cargo Ed Page опубликовал vision-документ о будущем главного инструмента Rust.
Самые интересные идеи:
- перевести Cargo на
async/await и лучше распараллелить работу;- добавить plumbing-команды в духе Git;
- перейти на PubGrub для более понятного разрешения зависимостей;
- улучшить provenance crates и доверие к пакетам;
- вынести использование
unsafe в метаданные для аудита;- усилить контроль над
proc-macro и build scripts.Отдельно затронуты AI-агенты: Cargo не хотят переделывать «под ИИ». Идея проще — ускорить сборки, улучшить сигналы и безопасность зависимостей, что одинаково полезно и людям, и агентам.
Это пока не roadmap, а приглашение сообщества обсудить будущее Cargo.
Источник:
https://epage.github.io/blog/2026/08/cargo-vision/
#Rust #Cargo #RustLang #DevTools
🤯 Салах в «Трабзонспоре» - трансфер века или самый безумный контракт в истории футбола?
В сеть разлетелся список якобы требований египтянина: €30 млн зарплаты, €20 млн бонус, €14 млн агенту, виллы в Дубае и Узунгёле, BMW для всей семьи, частная школа детям и даже €5 тыс. в месяц на туалетную бумагу 😭
Если это правда - вы бы согласились на такие условия ради Салаха?
⚽️ Подписывайся - здесь ещё больше самого дикого из мира футбола!
В сеть разлетелся список якобы требований египтянина: €30 млн зарплаты, €20 млн бонус, €14 млн агенту, виллы в Дубае и Узунгёле, BMW для всей семьи, частная школа детям и даже €5 тыс. в месяц на туалетную бумагу 😭
Если это правда - вы бы согласились на такие условия ради Салаха?
⚽️ Подписывайся - здесь ещё больше самого дикого из мира футбола!
🔥 После того как стоимость токенов GPT-5.6 Luna снизилась примерно в 10 раз, их потребление выросло более чем в 10 раз.
Это классический парадокс Джевонса: повышение эффективности не обязательно сокращает расход ресурса. Иногда происходит обратное - ресурс становится дешевле, появляется больше сценариев использования, и общий спрос взрывается.
С AI это может быть особенно заметно:
- модели дешевеют;
- контекст растёт;
- агенты делают десятки и сотни вызовов вместо одного;
- компании начинают автоматизировать задачи, для которых раньше LLM были слишком дорогими;
- AI постепенно становится фоновым слоем практически любого ПО.
И при этом настоящий спрос ещё может быть впереди.
По данным Microsoft Research, в Q1 2026 генеративным ИИ пользовались лишь около 17,8% трудоспособного населения мира.
То есть более 80% потенциальных пользователей ещё практически не вошли в эту экономику.
Если стоимость inference продолжит падать, вопрос будет уже не в том, сколько токенов удастся сэкономить.
#AI #LLM #ArtificialIntelligence #OpenAI #Tech
Это классический парадокс Джевонса: повышение эффективности не обязательно сокращает расход ресурса. Иногда происходит обратное - ресурс становится дешевле, появляется больше сценариев использования, и общий спрос взрывается.
С AI это может быть особенно заметно:
- модели дешевеют;
- контекст растёт;
- агенты делают десятки и сотни вызовов вместо одного;
- компании начинают автоматизировать задачи, для которых раньше LLM были слишком дорогими;
- AI постепенно становится фоновым слоем практически любого ПО.
И при этом настоящий спрос ещё может быть впереди.
По данным Microsoft Research, в Q1 2026 генеративным ИИ пользовались лишь около 17,8% трудоспособного населения мира.
То есть более 80% потенциальных пользователей ещё практически не вошли в эту экономику.
Если стоимость inference продолжит падать, вопрос будет уже не в том, сколько токенов удастся сэкономить.
#AI #LLM #ArtificialIntelligence #OpenAI #Tech
🚨 Моуринью пришёл в «Реал» и сразу понял, почему команда теряет дисциплину?
Жозе, по сообщениям, начал жёстко менять привычки игроков:
- питание только по меню клубного нутрициолога;
- опоздал даже на минуту - индивидуальная работа в зале;
- восстановление после травм - только на базе и под контролем клуба;
- никакой полной свободы в рационе.
Моуринью строит новый «Реал» через дисциплину. Это поможет или вызовет бунт звёзд? 👀
⚽️ Подписывайся - впереди ещё больше футбольного контента!
Жозе, по сообщениям, начал жёстко менять привычки игроков:
- питание только по меню клубного нутрициолога;
- опоздал даже на минуту - индивидуальная работа в зале;
- восстановление после травм - только на базе и под контролем клуба;
- никакой полной свободы в рационе.
Моуринью строит новый «Реал» через дисциплину. Это поможет или вызовет бунт звёзд? 👀
⚽️ Подписывайся - впереди ещё больше футбольного контента!
Компания сообщила, что в ходе внутренних тестов новая модель Astra показала значительный прогресс в области автоматизированного кодинга и кибербезопасности.
Предварительные результаты настолько высоки, что нельзя исключить возможность достижения критического порога кибервозможностей.
GPT-5.6-Sol ранее получил в этих испытаниях просто "высокую" оценку.
Согласно предварительной структуре оценки OpenAI, достижение критического порога означает, что модель может самостоятельно обнаруживать и использовать уязвимости "нулевого дня" в реальных системах без участия человека, или планировать и осуществлять полностью автономные кибератаки, основываясь только на заданных высокоуровневых целях.
Компания приостановила все внутренние работы, связанные с Astra, которые не соответствуют повышенным требованиям безопасности, и усилила меры изоляции, шифрования и мониторинга.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Qwen-CUA показывает: сильному компьютерному агенту достаточно экрана, мыши и клавиатуры
Главная идея: AI может работать с любым приложением так же, как человек — через обычный интерфейс.
Без:
- DOM сайта;
- API конкретного приложения;
- accessibility labels;
- специальных инструментов под каждую задачу.
Агент получает только скриншоты и управляет компьютером через клики и нажатия клавиш.
Для обучения использовали:
- около 40 000 проверяемых задач;
- почти 100 000 виртуальных CPU-ядер;
- множество разных программных окружений.
Главная проблема таких агентов — длинные задачи.
Ошибка в начале может сломать весь сценарий, а правильный результат часто становится понятен только в конце.
Qwen-CUA решает это через визуальную память:
- хранит последние 20 скриншотов;
- старую историю сжимает;
- сохраняет контекст предыдущих действий.
Результаты:
- OSWorld-Verified: 86.2 балла
- сложные long-horizon задачи всё ещё остаются большим вызовом.
Самый интересный вывод:
Скриншот может стать универсальным API для AI-агентов.
Вместо создания интеграции для каждого приложения отдельно, агент учится работать с тем же интерфейсом, которым пользуются люди.
📄 Paper:
https://arxiv.org/abs/2608.02352
Qwen-CUA: Native Computer Use for (almost) Everything
Главная идея: AI может работать с любым приложением так же, как человек — через обычный интерфейс.
Без:
- DOM сайта;
- API конкретного приложения;
- accessibility labels;
- специальных инструментов под каждую задачу.
Агент получает только скриншоты и управляет компьютером через клики и нажатия клавиш.
Для обучения использовали:
- около 40 000 проверяемых задач;
- почти 100 000 виртуальных CPU-ядер;
- множество разных программных окружений.
Главная проблема таких агентов — длинные задачи.
Ошибка в начале может сломать весь сценарий, а правильный результат часто становится понятен только в конце.
Qwen-CUA решает это через визуальную память:
- хранит последние 20 скриншотов;
- старую историю сжимает;
- сохраняет контекст предыдущих действий.
Результаты:
- OSWorld-Verified: 86.2 балла
- сложные long-horizon задачи всё ещё остаются большим вызовом.
Самый интересный вывод:
Скриншот может стать универсальным API для AI-агентов.
Вместо создания интеграции для каждого приложения отдельно, агент учится работать с тем же интерфейсом, которым пользуются люди.
📄 Paper:
https://arxiv.org/abs/2608.02352
Qwen-CUA: Native Computer Use for (almost) Everything
🚀 Go 1.27: что нового в следующем большом обновлении Go
Go продолжает развивать не синтаксис ради синтаксиса, а то, что реально влияет на production-сервисы.
Главные изменения:
🧬 Generic methods
Методы смогут иметь собственные type parameters:
Это открывает новые возможности для обобщённых библиотек.
⚡ Улучшения работы с памятью
Компилятор получил оптимизации для маленьких аллокаций.
Результат:
- меньше overhead при создании объектов;
- быстрее работа с большим количеством мелких структур;
- улучшения для allocation-heavy приложений.
📦 Новый
Появляется экспериментальная новая версия JSON-пакета:
Цель - решить старые ограничения
🔍 Улучшения runtime
Изменения затронули:
- профилирование goroutine;
- trace;
- таймеры;
- внутренние оптимизации runtime.
Go 1.27 показывает привычный подход команды Go:
меньше магии - больше предсказуемости и производительности в production.
Не революция, а очередная шлифовка языка, который уже лежит в основе Kubernetes, облаков и высоконагруженных систем.
Подробнее:
https://victoriametrics.com/blog/go-1-27/
Go продолжает развивать не синтаксис ради синтаксиса, а то, что реально влияет на production-сервисы.
Главные изменения:
🧬 Generic methods
Методы смогут иметь собственные type parameters:
type Box[T any] struct {
Value T
}
func (b Box[T]) Map[R any](fn func(T) R) Box[R] {
return Box[R]{fn(b.Value)}
}
Это открывает новые возможности для обобщённых библиотек.
⚡ Улучшения работы с памятью
Компилятор получил оптимизации для маленьких аллокаций.
Результат:
- меньше overhead при создании объектов;
- быстрее работа с большим количеством мелких структур;
- улучшения для allocation-heavy приложений.
📦 Новый
encoding/json/v2Появляется экспериментальная новая версия JSON-пакета:
import "encoding/json/v2"
Цель - решить старые ограничения
encoding/json и сделать работу с JSON более современной.🔍 Улучшения runtime
Изменения затронули:
- профилирование goroutine;
- trace;
- таймеры;
- внутренние оптимизации runtime.
Go 1.27 показывает привычный подход команды Go:
меньше магии - больше предсказуемости и производительности в production.
Не революция, а очередная шлифовка языка, который уже лежит в основе Kubernetes, облаков и высоконагруженных систем.
Подробнее:
https://victoriametrics.com/blog/go-1-27/